專利名稱：基于機器視覺的智能道路清掃車及其控制方法
技術領域：
本發明涉及機器視覺系統，具體地，涉及基于機器視覺的智能道路清掃車及其控制方法。
背景技術：
眼睛是人類視覺的重要組成部分，人眼視網膜表面分布著眾多光接收細胞，他們可以接收光的能量，并轉化成電信號傳遞給大腦皮質視區的接收器，形成視覺。一般人眼中有三種不同的錐狀細胞:第一種主要感受紅色，其最敏感點在565nm左右；第二種主要感受綠色，其最敏感點在535nm左右；第三種主要感受藍色，其最敏感點在420nm左右。為了科學地定量描述和使用顏色，人們提出了各種顏色模型。RGB (Red，Green，Blue)顏色空間最常用的用途就是顯示器系統。RGB模型用三維空間中的一個點來表示一種顏色。每個點有三個分量，分別代表紅、綠、藍亮度值，亮度值限定在
。在RGB模型立方體中，原點所對應的顏色為黑色，它的三個分量值都為O。距離原點最遠的頂點對應的顏色為白色，它的三個分量值都為I。從黑到白的灰度值分布在這兩個點的連線上，該線稱為灰色線。立方體內其余各點對應不同的顏色。彩色立方體中有3個角分別對應于三基色——紅、綠、藍。機器視覺主要研究用計算機來模擬人的視覺功能從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。一個典型的工業機器視覺應用系統包括光源、光學系統、圖像捕捉系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊，如圖1所示。首先采用CCD攝像機或其它圖像拍攝裝置將目標轉換成圖像信號，然后轉變成數字化信號傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布、亮度和顏色等信息，進行各種運算來抽取目標的特征，根據預設的容許度和其他條件輸出判斷結果。值得一提的是，廣義的機器視覺的概念與計算機視覺沒有多大區別，泛指使用計算機和數字圖像處理技術達到對客觀事物圖像的識別、理解和控制。而工業應用中的機器視覺概念與普通計算機視覺、模式識別、數字圖像處理有著明顯區別，其特點是:(I)機器視覺是一項綜合技術，其中包括數字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、電光源照明技術、光學成像技術、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。這些技術在機器視覺中是并列關系，相互協調應用才能構成一個成功的工業機器視覺應用系統。(2)機器視覺更強調實用性，要求能夠適應工業生產中惡劣的環境，要有合理的性價比，要有通用的工業接口，能夠由普通工作來操作，有較高的容錯能力，和安全性，不會破壞工業產品必須有較強的通用性和可移植性。(3)對機器視覺工程師來說，不僅要具有研究數學理論和編制計算機軟件的能力，更需要的是光、機、電一體化的綜合能力。(4)機器視覺更強調實時性，要求高速度和高精度，因而計算機視覺和數字圖像處理中的許多技術目前還難以應用于機器視覺，它們的發展速度遠遠超過其在工業生產中的實際應用速度。
在工業和實際生活中，機器視覺技術有著廣闊的應用空間。而MATLAB是當今世界上使用最為廣泛的數學軟件之一，具有相當強大的數值運算、數據處理、系統分析、圖形顯示、以及符號運算等功能，是一個完整的數學平臺。MATLAB是一個交互式系統，其基本的數據元素為陣列。攝像頭所拍攝的圖像基本以二維矩陣存儲，MATLAB本來的名稱含義就是矩陣實驗室(Matrix Laboratory),在本質上提供了對圖像的支持,所以在圖像處理方面有很大優勢。MATLAB為從事圖像處理的工程師和研究人員提供了直觀可靠的一體化開發工具，這些開發工具在醫學、公安、國防、遙感遙測、顯微鏡技術、半導體測試、圖像傳感器設計等涉及圖像處理的領域得到了廣泛的應用。機器視覺不會有人眼的疲勞，有著比人眼更高的精度和速度，借助紅外線，紫外線，X射線，超聲波等高新探測技術，機器視覺在探測不可視物體和高危險場景時，更具有其突出的優點。機器視覺技術現已得到廣泛的應用。目前，機器視覺已成功地應用于工業檢測領域，大幅度地提高了產品的質量和可靠性，保證了生產的速度。例如產品包裝印刷質量的檢測、飲料行業的容器質量檢測、飲料填充檢測、飲料品封口檢測、木材廠木料檢測、半導體集成塊封裝質量檢測、卷鋼質量檢測和水果分級檢測等。在制藥生產線上，使用機器視覺技術可以對藥品包裝進行檢測，以確定是否裝入正確的藥粒。進一步地，隨著生活水平的提高，人們對空氣質量的要求愈來愈高,都開始關注PM2.5等指標。另一方面，隨著工業化的迅速發展，空氣污染正日趨嚴重。緩解這一問題的重要途徑之一，就是派遣清掃車灑掃路面的灰塵垃圾，以免揚入空中。既然清掃車如此重要，不免心生改進之念。第一個角度，清掃車司機一職占用了大量的勞動力，若能解放這一部分勞動力，就能有跟多的人投入到社會建設的其他方面中去。第二個角度，清掃車主要采取勻速緩慢行駛，對目標路面“一視同仁”，可以優化。第一個問題可以通過自動駕駛解決。對于第二個，如果路面非常干凈，清掃車就快速通過，清掃機慢轉。如果布滿垃圾，就緩慢通過，清掃機快轉。以上述兩點為核心目標，本發明提出了一種利用安裝有MATLAB的工控機作為上位機實時采集圖像，控制清掃車沿人行道邊緣并實現與垃圾數量負相關變速的方案。

發明內容
針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種基于機器視覺的智能道路清掃車。根據本發明的一個方面，提供一種基于機器視覺的智能道路清掃車，包括設置有清掃機的車體，還包括設置于車體上的如下裝置:第一光源，第一光源的照射方向垂直向下；第二光源，第二光源的照射方向斜向向下；圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像；圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標區域；圖像處理裝置，用于對所述目標區域的圖像進行灰度調整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對應的二維數組以統計二維數組中值為I的元素個數；第一判斷裝置，用于判斷所述值為I的元素個數是否大于預定值；
自主轉向裝置，用于當第一判斷裝置的判斷結果為是時向車體發出車體右轉指令，當第一判斷裝置的判斷結果為否時向車體發出車體左轉指令。優選地，還包括設置于車體上的如下裝置:背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個像素的值為前一張路面圖像中對應像素的值；圖像差分裝置，用于將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像；統計裝置，用于統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量；自主變速裝置，用于根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。優選地，所述圖像提取裝置將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標區域的圖像。根據本發明的另一個方面，還提供一種基于機器視覺的智能道路清掃車的控制方法，包括如下步驟:-設置第一光源和第二光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下，第二光源的照射方向斜向向下；-獲取路面圖像；-從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標區域；-對所述目標區域的圖像進行灰度調整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對應的二維數組以統計二維數組中值為I的元素個數；-判斷所述值為I的元素個數是否大于預定值；-當第一判斷裝置的判斷結果為是時向車體發出車體右轉指令，當第一判斷裝置的判斷結果為否時向車體發出車體左轉指令。優選地，還包括如下步驟:-生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個像素的值為前一張路面圖像中對應像素的值；-將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像；-統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量；-根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。優選地，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標區域的圖像。根據本發明的又一個方面，還提供一種基于機器視覺的智能道路清掃車，包括設置有清掃機的車體，還包括設置于車體上的如下裝置:第一光源，第一光源的照射方向垂直向下；圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像；圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標區域；
圖像處理裝置，用于對所述目標區域的圖像進行灰度調整并提取出路沿邊緣；自主轉向裝置，用于根據路沿邊緣在目標區域的圖像中的位置向車體發出車體右轉指令或者車體左轉指令。優選地，還包括設置于車體上的如下裝置:背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個像素的值為前一張路面圖像中對應像素的值；圖像差分裝置，用于將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像；統計裝置，用于統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量；自主變速裝置，用于根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。優選地，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標區域的圖像根據本發明的再一個方面，還提供一種基于機器視覺的智能道路清掃車的控制方法，其特征在于，包括如下步驟:-設置第一光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下；-獲取路面圖像；-從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標區域；-對所述目標區域的圖像進行灰度調整并并提取出路沿邊緣；-根據路沿邊緣在目標區域的圖像中的位置向車體發出車體右轉指令或者車體左轉指令。優選地，還包括如下步驟:-生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個像素的值為前一張路面圖像中對應像素的值；-將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像；-統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量；-根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。優選地，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標區域的圖像與現有技術相比，本發明基于機器視覺、通過下位機實現街道清掃車智能清掃的方法。上位機配有兩個攝像頭進行圖像的實時采集，其中右側的攝像頭為自主轉向系統的傳感器；前方的為自主變速系統的傳感器。自主轉向系統用于控制小車沿人行道邊緣行駛，自主變速系統調節車速與垃圾速度負相關。實驗表明，具有實際推廣的價值。


通過閱讀參照以下附圖對非限制性實施例所作的詳細描述，本發明的其它特征、目的和優點將會變得更明顯:圖1為典型工業機器視覺系統結構；
圖2為本發明的一個實施例中的自主轉向功能的原理示意圖；圖3為圖像獲取、圖像提取、圖像處理、以及自主轉向指令發送的流程示意圖；圖4為下位機自主轉向指令執行的原理示意圖；圖5為背景圖像生成的流程示意圖；圖6為背景差分與自主變速指令發送的流程示意圖；圖7為本發明的另一個實施例中的自主轉向功能的原理示意圖。圖中:I為目標區域；2為目標區域的明亮部分；3為目標區域的黑暗部分；4為第一光源；5為第二光源。
具體實施例方式下面結合具體實施例對本發明進行詳細說明。以下實施例將有助于本領域的技術人員進一步理解本發明，但不以任何形式限制本發明。應當指出的是，對本領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明構思的前提下，還可以做出若干變形和改進。這些都屬于本發明的保護范圍。如圖2所示，在一個實施例中，根據本發明提供的基于機器視覺的智能道路清掃車，包括設置有清掃機的車體，還包括設置于車體上的如下裝置:第一光源，第一光源的照射方向垂直向下；第二光源，第二光源的照射方向斜向向下；圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像；圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標區域，優選地，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標區域的圖像；圖像處理裝置，用于對所述目標區域的圖像進行灰度調整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對應的二維數組以統計二維數組中值為I的元素個數；第一判斷裝置，用于判斷所述值為I的元素個數是否大于預定值；自主轉向裝置，用于當第一判斷裝置的判斷結果為是時向車體發出車體右轉指令，當第一判斷裝置的判斷結果為否時向車體發出車體左轉指令；背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中，所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值；圖像差分裝置，用于將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像；統計裝置，用于統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量；自主變速裝置，用于根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。如圖7所示，在本發明的另一個實施例中，根據本發明提供的基于機器視覺的智能道路清掃車，包括設置有清掃機的車體，還包括設置于車體上的如下裝置:
第一光源，第一光源的照射方向垂直向下；圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像；圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標區域；圖像處理裝置，用于對所述目標區域的圖像進行灰度調整并提取出路沿邊緣；自主轉向裝置，用于根據路沿邊緣在目標區域的圖像中的位置向車體發出車體右轉指令或者車體左轉指令；背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個像素的值為前一張路面圖像中對應像素的值；圖像差分裝置，用于將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像；統計裝置，用于統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量；自主變速裝置，用于根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。具體地，所述基于機器視覺的智能道路清掃車的硬件可以通過埃克莫APPC-12T-N2600工業平板電腦、AVR公司出品的MEGA128單片機、USB攝像頭、⑶CEE6645數碼高清攝像頭實現。其中，工業平板電腦就是工業上常說的觸摸屏，整機性能完善，具備市場常見的商用電腦的性能。區別在于內部的硬件，多數針對工業方面的產品選擇都是工業主板，它與商用主板的區別在于非量產，產品型號比較穩定。由此也可以看到，工業主板的價格也較商用主板價格高，另外就是RISC架構。工業方面需求比較簡單單一，性能要求也不高，但是穩定性特別好。MEGA128單片機作為下位機，具有如下特點:128K字節的系統內可編程Flash (具有在寫的過程中還可以讀的能力，即RWW)、4K字節的EEPR0M、4K字節的SRAM、53個通用I/O 口線、32個通用工作寄存器、實時時鐘RTC、4個靈活的具有比較模式和PWM功能的定時器/計數器(T/C)、兩個USART、面向字節的兩線接口 TW1、8通道10位ADC (具有可選的可編程增益)、具有片內振蕩器的可編程看門狗定時器、SPI串行端口、與IEEE1149.1規范兼容的JTAG測試接口，以及六種可以通過軟件選擇的省電模式。空閑模式時CPU停止工作，而SRAM、T/C、SPI端口以及中斷系統繼續工作；掉電模式時晶體振蕩器停止振蕩，所有功能除了中斷和硬件復位之外都停止工作，寄存器的內容則一直保持；省電模式時異步定時器繼續運行，以允許用戶維持時間基準，器件的其他部分則處于睡眠狀態;ADC噪聲抑制模式時CPU和所有的I/O模塊停止運行，而異步定時器和ADC繼續工作，以減少ADC轉換時的開關噪聲；Standby模式時振蕩器工作而其他部分睡眠，使得器件只消耗極少的電流，同時具有快速啟動能力；擴展Standby模式則允許振蕩器和異步定時器繼續工作。器件是以Atmel的高密度非易失性內存技術生產的。片內ISP Flash可以通過SPI接口、通用編程器，或引導程序多次編程。引導程序可以使用任何接口來下載應用程序到應用Flash存儲器。在更新應用Flash存儲器時引導Flash區的程序繼續運行，實現Rffff操作。更為具體地，所述基于機器視覺的智能道路清掃車的軟件系統可以通過MATLAB軟件和 ELECTRONIC 公司的 BASCOM (Beginner’s All-purpose Symbolic InstructionCode) AVR單片機開發平臺實現。其中，利用MATLAB軟件實現圖像處理功能，將采集到的圖片灰度化、對比度強化、二值化。MATLAB是由美國mathworks公司發布的主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設計的高科技計算環境。它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統非交互式程序設計語言(如C、Fortran)的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟件的先進水平。MATLAB和Mathematica、Maple、MathCAD并稱為四大數學軟件。它在數學類科技應用軟件中在數值計算方面首屈一指。MATLAB可以進行矩陣運算、繪制函數和數據、實現算法、創建用戶界面、連接其他編程語言的程序等，主要應用于工程計算、控制設計、信號處理與通訊、圖像處理、信號檢測、金融建模設計與分析等領域。MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等軟件的優點，使MATLAB成為一個強大的數學軟件。在新的版本中也加入了對C，FORTRAN, C++，JAVA的支持。可以直接調用，用戶也可以將自己編寫的實用程序導入到MATLAB函數庫中方便自己以后調用，此外許多的MATLAB愛好者都編寫了一些經典的程序，用戶可以直接進行下載就可以用。MATLAB包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox)。工具包又可以分為功能性工具包和學科工具包。功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算，可視化建模仿真，文字處理及實時控制等功能。學科工具包是專業性比較強的工具包，控制工具包、信號處理工具包、通信工具包等都屬于此類。開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外，所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件，用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包。AVR單片機開發平臺使用basic語言，簡單易學，是國際上通用的一種計算機高級語言。具有程序設計簡單易學、用簡單的語句可實現較復雜的功能等特點。其開發平臺的使用簡潔方便，并具有實物圖形化的仿真平臺，可以直觀地仿真程序的運行結果，是AVR單片機初學者快速入門的最佳工具。進一步地，自主轉向功能的原理如圖2所示，粗線矩形框內的區域為目標區域，自給光源(包括第一光源和第二光源)在人行道作用下在目標區域內形成明亮部分與黑暗部分兩部分。設目標區內光亮面積比上綜合面積為k，當車體與路沿距離減小時，k減小；反之k增大。控制k為一定值即控制車體與路沿距離一定，從而實現自主轉向沿著人行道行駛。在一個實施例中，根據本發明提供的基于機器視覺的智能道路清掃車的控制方法，包括如下步驟:-設置第一光源和第二光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下，第二光源的照射方向斜向向下；-獲取路面圖像；-從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標區域；-對所述目標區域的圖像進行灰度調整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對應的二維數組以統計二維數組中值為I的元素個數；
-判斷所述值為I的元素個數是否大于預定值；-當第一判斷裝置的判斷結果為是時向車體發出車體右轉指令，當第一判斷裝置的判斷結果為否時向車體發出車體左轉指令。優選地，還包括如下步驟:-生成背景圖像，其中，所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值；-將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像；-統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量；-根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。優選地，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標區域的圖像。在另一個實施例中，根據本發明提供的基于機器視覺的智能道路清掃車的控制方法，包括如下步驟:-設置第一光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下；-獲取路面圖像；-從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標區域；-對所述目標區域的圖像進行灰度調整并并提取出路沿邊緣；-根據路沿邊緣在目標區域的圖像中的位置向車體發出車體右轉指令或者車體左轉指令。優選地，還包括如下步驟:-生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個像素的值為前一張路面圖像中對應像素的值；-將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像；-統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量；-根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。以上對本發明的具體實施例進行了描述。需要理解的是，本發明并不局限于上述特定實施方式，本領域技術人員可以在權利要求的范圍內做出各種變形或修改，這并不影響本發明的實質內容。
權利要求
1.一種基于機器視覺的智能道路清掃車，包括設置有清掃機的車體，其特征在于，還包括設置于車體上的如下裝置: 第一光源，第一光源的照射方向垂直向下； 第二光源，第二光源的照射方向斜向向下； 圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像； 圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標區域； 圖像處理裝置，用于對所述目標區域的圖像進行灰度調整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對應的二維數組以統計二維數組中值為I的元素個數； 第一判斷裝置，用于判斷所述值為I的元素個數是否大于預定值； 自主轉向裝置，用于當第一判斷裝置的判斷結果為是時向車體發出車體右轉指令，當第一判斷裝置的判斷結果為否時向車體發出車體左轉指令。
2.根據權利要求1所述的基于機器視覺的智能道路清掃車，其特征在于，還包括設置于車體上的如下裝置: 背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個像素的值為前一張路面圖像中對應像素的值； 圖像差分裝置，用于將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像； 統計裝置，用于統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量； 自主變速裝置，用于根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。
3.根據權利要求1所述的基于機器視覺的智能道路清掃車，其特征在于，所述圖像提取裝置將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標區域的圖像。
4.一種基于機器視覺的智能道路清掃車的控制方法，其特征在于，包括如下步驟: -設置第一光源和第二光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下，第二光源的照射方向斜向向下； -獲取路面圖像； -從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標區域； -對所述目標區域的圖像進行灰度調整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對應的二維數組以統計二維數組中值為I的元素個數； -判斷所述值為I的元素個數是否大于預定值； -當第一判斷裝置的判斷結果為是時向車體發出車體右轉指令，當第一判斷裝置的判斷結果為否時向車體發出車體左轉指令。
5.根據權利要求4 所述的基于機器視覺的智能道路清掃車的控制方法，其特征在于，還包括如下步驟: -生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個像素的值為前一張路面圖像中對應像素的值； -將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像；-統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量； -根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。
6.根據權利要求4所述的基于機器視覺的智能道路清掃車的控制方法，其特征在于，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標區域的圖像。
7.一種基于機器視覺的智能道路清掃車，包括設置有清掃機的車體，其特征在于，還包括設置于車體上的如下裝置: 第一光源，第一光源的照射方向垂直向下； 圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像； 圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標區域； 圖像處理裝置，用于對所述目標區域的圖像進行灰度調整并提取出路沿邊緣； 自主轉向裝置，用于根據路沿邊緣在目標區域的圖像中的位置向車體發出車體右轉指令或者車體左轉指令。
8.根據權利要求7所述的基于機器視覺的智能道路清掃車，其特征在于，還包括設置于車體上的如下裝置: 背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個像素的值為前一張路面圖像中對應像素的值； 圖像差分裝置，用于將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像； 統計裝置，用于統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量； 自主變速裝置，用于根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。
9.一種基于機器視覺的智能道路清掃車的控制方法，其特征在于，包括如下步驟: -設置第一光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下； -獲取路面圖像； -從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標區域； -對所述目標區域的圖像進行灰度調整并并提取出路沿邊緣； -根據路沿邊緣在目標區域的圖像中的位置向車體發出車體右轉指令或者車體左轉指令。
10.根據權利要求9所述的基于機器視覺的智能道路清掃車的控制方法，其特征在于，還包括如下步驟: -生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個像素的值為之前多張路面圖像中對應像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個像素的值為前一張路面圖像中對應像素的值； -將當前路面圖像與背景圖像進行差分處理得到垃圾圖像； -統計垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量； -根據垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數量控制車體的車速和清掃機的轉速。
全文摘要
本發明提供了一種基于機器視覺的智能道路清掃車，包括設置有清掃機的車體，還包括裝置第一光源；第二光源；圖像獲取裝置；圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標區域的圖像；圖像處理裝置，用于對所述目標區域的圖像進行灰度調整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對應的二維數組以統計二維數組中值為1的元素個數；第一判斷裝置，用于判斷所述值為1的元素個數是否大于預定值；自主轉向裝置，用于當第一判斷裝置的判斷結果為是時向車體發出車體右轉指令，當第一判斷裝置的判斷結果為否時向車體發出車體左轉指令。本發明基于機器視覺，能夠自主轉向和變速，具有實際推廣的價值。
文檔編號E01H1/00GK103161133SQ20131005758
公開日2013年6月19日 申請日期2013年2月22日 優先權日2013年2月22日
發明者陸廣琴, 唐思文, 陸廣華 申請人:上海市金山區青少年活動中心